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使用Amazon Bedrock知识库构建结构化数据的对话界面

2025年6月17日 14:52 33 Comments
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本文提供了使用实用的代码示例和模板配置结构化数据检索解决方案的说明。它涵盖了实施样本和其他注意事项，使您能够快速构建和扩展对话数据界面。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
组织在数据库和数据仓库中管理广泛的结构化数据。大型语言模型（LLM）已转换自然语言处理（NLP），但是将会话查询转换为结构化数据分析仍然很复杂。数据分析师必须将业务问题转化为SQL查询，创建工作流瓶颈。AmazonBedrock知识库启用了与结构化数据源的直接自然语言互动。该系统解释数据库模式和上下文，将自然语言问题转换为准确的查询，同时保持数据可靠性标准。您可以通过使用Amazon Bedrock知识库结构化数据检索来从AWS胶水数据目录表和Amazon Redshift群集中设置结构化数据摄入结构化数据来与结构化数据进行聊天。本帖子提供的说明提供了指令，以配置结构化的数据检索解决方案，并提供实用的代码示例和模板。它涵盖了实施样本和其他注意事项，使您能够快速构建和扩展对话数据界面。通过明确的示例和经过验证的方法，组织可以改变其数据访问功能并加速决策过程。解决方案概述解决方案演示了如何使用Amazon BedRock知识库结构化数据检索来构建对话应用程序。开发人员经常面临将结构化数据集成到生成AI应用程序中的挑战。这包括培训LLM的困难，以将自然语言查询转换为基于复杂的数据库模式的SQL查询，并确保有适当的数据治理和安全控制。亚马逊基石知识基础通过向SQL（NL2SQL）模块提供托管的自然语言来减轻这些复杂性。 Amazon Bedrock知识库提供了一个端到端的托管工作流程，供您构建可以访问和合并CONTEX
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